共分散構造分析と構造方程式モデリングの違いを中学生にもわかる図解解説

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共分散構造分析と構造方程式モデリングの違いを理解する基本

このテーマを理解するには、まずそれぞれが何を目指しているのかを押さえることが大切です。

共分散構造分析は、データの共分散をもとに仮定されたモデルがデータにどれだけ適合するかを評価する統計手法です。観測変数同士の関係性を数字で図示し、その図がデータをどの程度説明できるかを検証します。データから得られる情報は「変数がどう一緒に動くか」という性質であり、それを読み解くのが主な役割です。

一方、構造方程式モデリングは、観測変数だけでなく潜在変数と呼ばれる直接測定できない概念を含む、より広い framework です。潜在変数は、複数の観測指標が同じ意味を表していることを示す抽象的な要素で、例として「知性」「満足感」などが挙げられます。SEMでは、測定モデル（観測変数と潜在変数の関係）と構造モデル（潜在変数同士の因果関係）を同時に推定します。これにより、表面的な相関だけでなく、仮説として立てた因果経路がデータに適合しているかを検証できるのです。

このように、共分散構造分析はデータの共分散行列を分析することに主眼を置く一方、SEMは仮説を形にするモデル自体を検証する枠組みとして機能します。両者は密接に関連していますが、使い方の違いを理解すると、研究の設計や結果の解釈が大きく変わります。

この違いを知っておくと、実際の研究計画やデータ分析のときに「何を知りたいのか」「どの仮説を検証したいのか」がはっきりします。

この二つの用語が指す意味と歴史の違い

歴史的には、共分散構造分析はデータの共分散を基点にモデル適合を評価する手法として発展してきました。1970年代以降、LISREL の登場で広まり、教育や心理学の研究で多く使われました。構造方程式モデリングはその後、より大きな枠組みとして発展し、観測変数と潜在変数を同時に扱えるようになりました。実務では、CFA（確証的因子分析）を測定モデルとして使い、パス解析を含めた因果経路を推定する“総合設計”として SEM が採用されることが多いです。

この違いを難しく考える必要はなく、要点は「共分散構造分析がデータの共分散を評価する方法の一つであるのに対し、構造方程式モデリングは因果関係を仮説として検証するための、観測変数と潜在変数を含む統計的設計全体」である、という点です。なお、実務では用語が混同されがちですが、目的と対象を意識して使い分けると、レポートや研究計画書がずっと分かりやすくなります。

項目	共分散構造分析	構造方程式モデリング
意味	データの共分散を使ってモデルの適合を評価する手法	観測変数と潜在変数を含むモデルを仮説として検証する総合枠組み
対象	共分散行列	測定モデルと構造モデルの両方
仮定	正規性・線形性・同一母集団性	同上＋潜在変数の定義と識別性
推定	MLなど	ML、最小二乗、WLSなど
用途	モデル適合度の評価、修正の指針	因果関係の検証、測定の妥当性評価

ピックアップ解説

この前の記事で「構造方程式モデリング」の話をしていると、友だちが『どうして潜在変数が必要なの？』と聞いてきました。僕はこう答えました。潜在変数は“見えない心の動き”のようなものです。観測データだけでは、複雑な因果関係をうまく説明できないことが多い。そこで潜在変数を導入して、複数の観測指標が同じ意味を表していると仮定します。すると、データからその背後の意味を推定して、仮説通りの因果経路が成り立つかを確かめられる。つまり、SEMは研究者とデータの対話の道具であり、潜在変数という抽象的な概念を使って、現象をより正確に説明するための設計図だ、という話をしました。ほかにも、例えば測定モデルの良し悪しを評価する指標や、適切なサンプルサイズの目安など、実務で役立つコツも友人との雑談の中で自然と身についていきます。

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